Descripción
Introducción y Justificación
Curso IA para análisis de Datos y Business Intelligence.
La mayoría de las organizaciones generan más datos que nunca, pero siguen teniendo dificultades para convertirlos en información útil para la toma de decisiones. Muchas empresas disponen de informes, dashboards y hojas de cálculo que apenas se utilizan porque no responden a las preguntas reales del negocio.
La inteligencia artificial está democratizando el acceso al análisis de datos. Profesionales sin conocimientos de Python, R o SQL pueden ahora explorar información, generar hipótesis, interpretar tendencias y construir sistemas de medición eficaces mediante lenguaje natural.
Este curso proporciona una metodología práctica para implantar una cultura data-driven apoyada por IA, reduciendo drásticamente el tiempo dedicado a tareas de limpieza y preparación de datos y aumentando la capacidad de análisis y decisión en todos los niveles de la organización: business intelligence, analítica de datos, kpis empresariales, cuadros de mando, análisis predictivo, segmentación de clientes, reporting ejecutivo, toma de decisiones basada en datos.
Este curso corresponde al nivel Avanzado (Especialización D2) y está orientado a profesionales que ya disponen de conocimientos equivalentes al curso troncal:
Por tanto, constituye la evolución natural para quienes desean pasar de la utilización básica de Data Analytics a la IA para análisis de datos para interpretar información empresarial, construir cuadros de mando, diseñar KPIs, segmentar clientes y tomar decisiones basadas en datos sin necesidad de programar. Se trabajará con herramientas como: Power BI, Excel 365, Google Sheets,.
Objetivos – ¿qué aprenderás?
Al finalizar el curso serás capaz de:
- Utilizar la inteligencia artificial como asistente de análisis de negocio.
- Diseñar prompts eficaces para análisis de datos.
- Limpiar y preparar datasets empresariales.
- Reducir significativamente el tiempo dedicado a preparación de datos.
- Analizar tendencias, patrones y anomalías.
- Interpretar métricas de negocio.
- Construir sistemas de KPIs y cuadros de mando.
- Crear informes ejecutivos orientados a la decisión.
- Aplicar análisis RFM para segmentación de clientes.
- Detectar riesgos y oportunidades mediante análisis predictivo.
- Diseñar sistemas de alertas tempranas.
- Implantar un proceso continuo de Business Intelligence con IA.
Competencias profesionales
Durante el curso desarrollarás competencias relacionadas con:
- IA para análisis de datos.
- Business Intelligence.
- Data Analytics.
- KPIs y métricas empresariales.
- Cuadros de mando.
- Análisis descriptivo.
- Análisis diagnóstico.
- Análisis predictivo.
- Segmentación RFM.
- Visualización de datos.
- Inteligencia de cliente.
- Reporting ejecutivo.
- Pensamiento data-driven.
- Toma de decisiones basada en datos.
Destinatarios
Curso dirigido a:
- Directores de área.
- Managers y mandos intermedios.
- Controllers.
- Business Analysts.
- Responsables de operaciones.
- Responsables financieros.
- Responsables comerciales.
- Responsables de RRHH.
- Consultores de negocio.
- Responsables de logística y supply chain.
- Emprendedores y directivos de PYME.
- Profesionales que trabajan habitualmente con datos empresariales.
Requisitos recomendados
- Uso habitual de Excel o Google Sheets.
- Acceso a datos de negocio reales.
- Conocimientos básicos de análisis empresarial.
- No se requieren conocimientos de programación.
Metodología
La metodología es 100% online y sigue un enfoque práctico basado en el modelo aprender haciendo.
La formación se basa en una metodología práctica orientada a la construcción progresiva de un Plan de Business Intelligence aplicable a la empresa o departamento del alumno.
Cada unidad incorpora:
- Casos empresariales reales.
- Herramientas interactivas con IA.
- Casos de decisión.
- Retos prácticos evaluados.
- Mini-proyectos acumulativos.
- Actividades aplicadas a datos reales.
- Autoevaluaciones.
- Proyecto final de BI.
El alumno trabajará con sus propios datos o con los casos empresariales FabriData y GestorPro, construyendo paso a paso un sistema completo de análisis y Business Intelligence.
Modelo de formación del curso
El Curso de IA para análisis de Datos y Business Intelligence se imparte en la modalidad a distancia bajo metodología de aprendizaje E-Learning. La acción tutorial se desarrollará completamente a través del Campus Virtual de la Plataforma.
El Modelo de formación a distancia está basado en una combinación de una acción tutorial constante y autoaprendizaje mediante recursos didácticos multimedia e interactivos.
Según lo anterior, la formación a distancia se basa en un modelo de formación que no requiere la presencia física del alumno en una clase o centro de formación tradicional. Esto le permite compatibilizar el aprendizaje con otras actividades.
Además, el alumno es quien establece sus horarios, el ritmo y el lugar de realización del curso, aunque dentro del Plan de Trabajo establecido.
El autoaprendizaje es necesario a través del estudio y el trabajo individual.
Más información sobre el sistema de bonificación
Formación bonificada
https://cursos-bonificados.aulaformacion.org/formacion-bonificada/
Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (FUNDAE) y el sistema de bonificación
https://www.fundae.es/empresas/home/como-bonificarte
Curso IA para análisis de Datos y Business Intelligence
Unidad 1. El analista aumentado: IA y datos sin saber programar
- El nuevo rol del analista de negocio.
- IA generativa aplicada a datos.
- Prompt maestro de análisis.
- Tipos de análisis.
- Mapeo de métricas.
- Diagnóstico inicial.
Unidad 2. Limpieza y preparación de datos con IA
- Problemas habituales en los datos.
- Normalización de información.
- Estructuración de datasets.
- Limpieza automatizada.
- Preparación para análisis.
Unidad 3. Análisis descriptivo y diagnóstico con IA
- Tendencias y estacionalidad.
- Análisis de ventas.
- Análisis de costes.
- Análisis operativo.
- Detección de anomalías.
- Causas raíz.
Unidad 4. Visualización de datos e informes ejecutivos
- Principios de visualización.
- Gráficos adecuados para cada situación.
- Auditoría de dashboards.
- Informes ejecutivos.
- Narrativa basada en datos.
- Power BI interpretado mediante IA.
Unidad 5. KPIs, métricas y cuadros de mando
- Indicadores clave.
- Árbol de KPIs.
- Umbrales de alerta.
- Diagnóstico semanal.
- Cuadros de mando ejecutivos.
Unidad 6. Análisis de clientes y segmentación con IA
- Segmentación avanzada.
- Análisis RFM.
- Detección de churn.
- Rentabilidad de clientes.
- Segmentación de proveedores y productos.
Unidad 7. Análisis predictivo y detección de anomalías
- Proyección de tendencias.
- Simulación de escenarios.
- Correlaciones.
- Alertas tempranas.
- Análisis predictivo empresarial.
Unidad 8. Sistema de Business Intelligence continuo con IA
- Ciclo de BI semanal.
- Automatización de procesos.
- Stack tecnológico.
- Cuadro de mando integral.
- Plan de BI y hoja de ruta de implantación.
